論文の概要: Rule-based Bayesian regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00422v2
• Date: Fri, 8 Oct 2021 12:58:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 19:40:05.472135
• Title: Rule-based Bayesian regression
• Title（参考訳）: 規則に基づくベイズ回帰
• Authors: Themistoklis Botsas, Lachlan R. Mason and Indranil Pan
• Abstract要約: 回帰問題に対処する新しいルールベースのアプローチを導入する。 新しい手法は2つの枠組みから成り立っている: (i)ベイズ的推論を用いて利害パラメータの不確実性に関する情報を提供する; (ii)ルールベースのシステムを通じて専門家の知識を組み込むことを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.90238471756546
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a novel rule-based approach for handling regression problems. The new methodology carries elements from two frameworks: (i) it provides information about the uncertainty of the parameters of interest using Bayesian inference, and (ii) it allows the incorporation of expert knowledge through rule-based systems. The blending of those two different frameworks can be particularly beneficial for various domains (e.g. engineering), where, even though the significance of uncertainty quantification motivates a Bayesian approach, there is no simple way to incorporate researcher intuition into the model. We validate our models by applying them to synthetic applications: a simple linear regression problem and two more complex structures based on partial differential equations. Finally, we review the advantages of our methodology, which include the simplicity of the implementation, the uncertainty reduction due to the added information and, in some occasions, the derivation of better point predictions, and we address limitations, mainly from the computational complexity perspective, such as the difficulty in choosing an appropriate algorithm and the added computational burden.
• Abstract（参考訳）: 回帰問題に対処する新しいルールベースのアプローチを導入する。 新しい方法論は2つのフレームワークから要素を運びます。 (i)ベイズ推論を用いて興味のあるパラメータの不確実性に関する情報を提供する。 (ii)ルールに基づくシステムを通じて専門家の知識を組み込むことができる。 これらの2つの異なるフレームワークのブレンドは、不確かさの定量化の重要性がベイズ的アプローチを動機付けているにもかかわらず、モデルに研究者の直観を組み込む簡単な方法がない様々な領域(例えば工学)に特に有益である。 我々は, 単純な線形回帰問題と, 偏微分方程式に基づく2つのより複雑な構造を合成応用に適用することで, モデルを検証する。 最後に,本手法の利点として,実装の単純さ,情報量の増加による不確実性低減,さらには良点予測の導出などについて検討し,アルゴリズム選択の難しさや計算負荷の増大など,計算複雑性の観点からの制約について考察する。

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